KI Pilotprojekt starten: Der 90-Tage-Plan zum Erfolg

Warum mit einem Pilotprojekt starten?

Ein KI-Pilotprojekt minimiert Risiken und maximiert Lernerfolge:

• Geringes Investment: €20.000-50.000 statt €200.000+
• Schnelle Ergebnisse: 90 Tage statt 12 Monate
• Lernen am Objekt: Team baut Kompetenz auf
• Beweisführung: Überzeugt Skeptiker mit Fakten
• Skalierungsgrundlage: Was funktioniert, kann wachsen

Use Case Auswahl: Das Fundament

Die 4 Kriterien für den perfekten Pilot-Use-Case

1. Geschäftswert (Business Impact):
   - Messbarer ROI möglich
   - Problem ist "schmerzlich" genug
   - Stakeholder-Support vorhanden

2. Machbarkeit (Feasibility):
   - Daten verfügbar und qualitativ
   - Technisch lösbar
   - Kein regulatorisches Minenfeld

3. Komplexität (Complexity):
   - Nicht zu einfach (kein Wow-Effekt)
   - Nicht zu komplex (90 Tage realistisch)
   - Klare Abgrenzung möglich

4. Lernpotenzial (Learning):
   - Team kann Kompetenzen aufbauen
   - Übertragbar auf andere Bereiche
   - Fehler sind verkraftbar

Use Case Scoring Matrix

Skala: 1 (niedrig) bis 5 (hoch)

Top 5 Use Cases für KI-Pilotprojekte

1. Dokumentenverarbeitung - Rechnungen, Verträge automatisch verarbeiten
2. FAQ-Chatbot - Häufige Fragen automatisch beantworten
3. E-Mail-Klassifizierung - Anfragen sortieren und routen
4. Angebotserstellung - Proposals schneller erstellen
5. Datenanalyse - Reports automatisch generieren

Der 90-Tage-Plan

Phase 1: Vorbereitung (Tag 1-20)

Woche 1-2: Scope Definition

• Use Case final auswählen
• Stakeholder identifizieren und briefen
• Erfolgskriterien (KPIs) definieren
• Budget und Ressourcen klären

Woche 3: Team aufstellen

• Projektleiter benennen
• Fachexperten einbinden
• IT-Unterstützung sichern
• Ggf. externe Partner auswählen

Woche 4: Daten vorbereiten

• Datenquellen identifizieren
• Datenqualität prüfen
• Datenschutz klären
• Erste Datensätze extrahieren

Phase 2: Entwicklung (Tag 21-60)

Woche 5-6: Technologie Setup

• Plattform/Tools auswählen
• Entwicklungsumgebung einrichten
• Erste Prototypen erstellen
• Basisfunktionalität testen

Woche 7-8: Modell-Entwicklung

• Modell trainieren/konfigurieren
• Mit Testdaten validieren
• Iterativ verbessern
• Performance messen

Phase 3: Validierung (Tag 61-90)

Woche 9-10: Pilotbetrieb

• Mit echten Daten testen
• Ausgewählte User einbinden
• Feedback sammeln
• Bugs fixen

Woche 11-12: Evaluation

• KPIs messen
• ROI berechnen
• Lessons Learned dokumentieren
• Go/No-Go Entscheidung treffen

Budget-Planung für Pilotprojekte

Minimales Budget (DIY mit Fertiglösungen)

Mittleres Budget (mit externer Unterstützung)

Enterprise Budget (Custom Development)

Team-Zusammensetzung

Kernteam (Must-Have)

Projektleiter (20% Kapazität):
  - Koordination und Kommunikation
  - Stakeholder-Management
  - Entscheidungen treiben

Fachexperte (30% Kapazität):
  - Prozesswissen einbringen
  - Daten bewerten
  - Ergebnisse validieren

IT/Entwickler (50-100% Kapazität):
  - Technische Umsetzung
  - Integration
  - Testing

Erweitertes Team (Nice-to-Have)

Data Engineer:
  - Datenaufbereitung
  - Pipeline-Entwicklung

Change Manager:
  - Kommunikation
  - Schulung

Externer Berater:
  - Expertise
  - Best Practices

Erfolgskriterien definieren

Quantitative KPIs

Qualitative Kriterien

• Team hat KI-Kompetenz aufgebaut
• Prozess ist verstanden und dokumentiert
• Skalierung ist technisch möglich
• Stakeholder sind überzeugt
• Risiken sind bekannt und managebar

Go/No-Go Entscheidung

Go-Kriterien ✅

□ Mindestens 80% der KPIs erreicht
□ ROI von mindestens 100% absehbar
□ Keine kritischen technischen Blocker
□ User-Feedback überwiegend positiv
□ Team will weitermachen
□ Budget für Skalierung verfügbar

No-Go Signale 🛑

⚠️ KPIs deutlich verfehlt (\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\<50%)
⚠️ Datenqualität nicht ausreichend
⚠️ Technische Schulden zu hoch
⚠️ Kein User-Buy-in
⚠️ Kosten explodieren
⚠️ Regulatorische Bedenken

Pause-Signale ⏸️

→ Mehr Daten nötig
→ Andere Technologie besser geeignet
→ Team braucht Schulung
→ Scope-Anpassung erforderlich

Häufige Fehler vermeiden

❌ Fehler 1: Zu großer Scope

Problem: "Wir automatisieren gleich alles" Lösung: Ein klar abgegrenzter Use Case

❌ Fehler 2: Kein Business Sponsor

Problem: IT-Projekt ohne Fachbereich Lösung: Fachbereichsleiter als Champion

❌ Fehler 3: Perfektionismus

Problem: "Erst wenn 99% Genauigkeit..." Lösung: 80% ist für PoC ausreichend

❌ Fehler 4: Keine Exit-Kriterien

Problem: Projekt läuft ewig ohne Entscheidung Lösung: Feste Deadline und Go/No-Go

Nach dem Pilotprojekt

Bei Erfolg: Skalierung planen

1. Lessons Learned dokumentieren
2. Produktiv-Architektur designen
3. Budget für Rollout beantragen
4. Weitere Use Cases priorisieren

Bei Teilerfolg: Pivot oder Pause

1. Analysieren was nicht funktioniert hat
2. Anpassungen definieren
3. Zweiten Pilot planen (mit Learnings)
4. Ggf. anderen Use Case wählen

Bei Misserfolg: Lernen und weitermachen

1. Ehrliche Fehleranalyse
2. Learnings teilen (keine Schuldzuweisung)
3. KI ist nicht für alles geeignet - das ist OK
4. Anderen Ansatz oder Use Case prüfen

Fazit

Ein erfolgreiches KI-Pilotprojekt:

• Startet klein und fokussiert
• Definiert Erfolg messbar und realistisch
• Bindet Menschen ein (nicht nur Technik)
• Akzeptiert Scheitern als Lernoption
• Schafft Grundlage für Skalierung

90 Tage sind genug, um zu beweisen, dass KI für Sie funktioniert.

Weiterführende Artikel

• KI ROI berechnen
• KI Beratung finden
• Mittelstand AI: Einstiegs-Guide

FAQ

Wie lange dauert ein KI-Pilotprojekt realistisch? 90 Tage für einfache Use Cases, 120-150 Tage für komplexere.

Kann ich ohne externe Hilfe starten? Ja, mit Fertiglösungen und guter Dokumentation. Für Custom-KI empfehlen wir Unterstützung.

Was wenn das Pilotprojekt scheitert? Dann haben Sie mit €30.000 gelernt, was nicht funktioniert - statt mit €300.000.

Wie überzeuge ich die Geschäftsführung? Konservativer Business Case, klare KPIs, definiertes Budget, Exit-Kriterien.